Der Finanzsektor befindet sich an einem echten Wendepunkt und viele unterschätzen noch immer das Tempo dieser Entwicklung. Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur einzelne Prozesse, sondern die Logik ganzer Geschäftsmodelle. Wer jetzt nicht gestaltet, verwaltet später nur noch. Das Entscheidende ist nicht der einzelne Chatbot oder das nächste Tool. Es ist die Geschwindigkeit, mit der KI in zentrale Prozesse einzieht: in Kreditentscheidungen, in Risikobewertung, auch in die Kundenbeziehung selbst.
Was KI wirklich möglich macht
KI ermöglicht personalisierte Finanzprodukte in Echtzeit. Aus klassischen Kundensegmenten wird zunehmend ein „Segment of One“: Kreditentscheidungen, Beratung und Risikobewertungen orientieren sich nicht mehr an statischen Kategorien, sondern an individuellen Verhaltensmustern und konkreten Kundensituationen. Gleichzeitig verändert sich die operative Ebene der Institute tiefgreifend. Abstimmungen, Dokumentenprüfung oder Reporting lassen sich zunehmend automatisieren. Auch Fraud Detection entwickelt sich weiter, moderne Modelle erkennen Muster über Millionen Transaktionen hinweg schneller und präziser als klassische regelbasierte Systeme.
Doch genau hier entsteht ein neues Spannungsfeld. Denn auch die Gegenseite entwickelt sich schneller. Betrugsmuster verändern sich dynamischer, Angreifer nutzen selbst KI-basierte Systeme, allerdings ohne regulatorische Leitplanken. Wer als Institut bei der Erkennung nicht auf demselben technologischen Stand ist, kommt strukturell ins Hintertreffen.
Die regulatorische Realität tut manchmal weh
Kaum eine Branche steht bei KI unter vergleichbar hoher regulatorischer Beobachtung wie der Finanzsektor. Bei Kreditentscheidungen, Geldwäscheprävention oder Sanktionsprüfungen bleibt der Mensch in der Entscheidungsschleife Pflicht. Aufsichtsbehörden verlangen nachvollziehbare Entscheidungen und klare Verantwortlichkeiten. Genau dort entsteht jedoch der zentrale Zielkonflikt: Die Bereiche mit dem größten Effizienzpotenzial unterliegen gleichzeitig den strengsten regulatorischen Anforderungen.
Hinzu kommt das Problem, dass viele leistungsfähige KI-Modelle als Black Box funktionieren und nur schwer erklärbar sind. Regulatorisch akzeptiert werden jedoch vor allem Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Institute müssen deshalb lernen, KI nicht nur leistungsfähig, sondern auch nachhaltig, kontrollierbar und vor allem erklärbar einzusetzen. Der EU AI Act stuft Kreditvergabe und Geldwäscheprävention zudem als Hochrisiko-Anwendungen ein, mit entsprechenden Dokumentations- und Auditpflichten, die den regulatorischen Aufwand spürbar erhöhen.
Eine völlig neue Form der Zusammenarbeit
KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Teams und Organisationen. Selten offen diskutiert wird dabei die eigentliche Transformation: der Wandel von Rollen, Verantwortlichkeiten und ganzen Berufsbildern. In der Branche wird sichtbar, wie Routineprüfungen, Dateneingabe und Standard-Kreditfälle zunehmend automatisiert werden. Und genau dort entstehen gleichzeitig neue Aufgaben. Mitarbeitende überwachen KI-Ergebnisse, validieren Entscheidungen und greifen bei Anomalien ein. Urteilsvermögen und Kontextwissen werden wichtiger als reines Prozesswissen.
Hinzu kommt eine völlig neue Form der Zusammenarbeit: Erste Institute experimentieren bereits mit Multi-Agent-Systemen, in denen Menschen nicht mehr einzelne Prozesse bearbeiten, sondern Agenten-Workflows orchestrieren, Ziele definieren und nur noch in Ausnahmen selbst entscheiden. Der klassische Sachbearbeiter entwickelt sich damit schrittweise zum „Teamlead von Agenten“. Auch Risiko- und Compliance-Funktionen verändern sich grundlegend. Modellrisiken, Wahrscheinlichkeiten und Prognosen werden wichtiger als starre Ja-Nein-Logiken. Das erfordert neue Kompetenzen, und vor allem ein neues Denken.
Der größte Wandel bleibt jedoch kulturell. Niemand macht sich gerne selbst redundant. Genau deshalb scheitern viele KI-Initiativen nicht an der Technologie, sondern an fehlender Akzeptanz innerhalb der Organisation. Führungskräfte müssen den Wandel deshalb aktiv begleiten, Erwartungen klar formulieren und zeigen, wie Effizienzgewinne sinnvoll genutzt werden. Gleichzeitig gilt das auch für die Mitarbeitenden selbst. Wer im sich wandelnden Arbeitsmarkt relevant bleiben will, muss sich kontinuierlich weiterentwickeln. KI-Transformation funktioniert nur als Two-Way-Street.
Diese fünf Fragen zeigen, ob ein Institut beim KI-Umbau wirklich auf dem richtigen Weg ist:
Bevor Finanzinstitute tiefer in den KI-Umbau einsteigen, müssen zunächst die internen Voraussetzungen stimmen. Denn der KI-Wandel bemisst sich nicht an einzelnen Pilotprojekten oder neuen Tools. Entscheidend ist, ob die organisatorischen und technologischen Grundlagen stimmen. Diese fünf Fragen helfen dabei, typische Fehler früh zu erkennen:
- Ist die Datenbasis überhaupt KI-fähig?
→ Ohne saubere, zugängliche Daten bleibt jede KI-Strategie wirkungslos. Legacy-Systeme sind hier das häufigste Hindernis. - Verfügt das Institut über die richtigen Talente und Strukturen für KI?
→ Viele Rollenmodelle von vor wenigen Jahren verlieren bereits an Relevanz. - Was bauen wir selbst, und wo machen wir uns abhängig?
→ Die Build-vs.-Buy-Frage wird zunehmend zur strategischen Entscheidung. - Wie schnell gelingt der Schritt von KI-Pilotprojekten in den produktiven Einsatz?
→ Piloten allein schaffen keinen Wettbewerbsvorteil. Sie sind nur der Startschuss. Der eigentliche Umbau beginnt im Tagesgeschäft: Prozesse müssen angepasst, Mitarbeitende geschult und neue Kontrollmechanismen etabliert werden. - Wer kontrolliert den KI-Einsatz innerhalb der Organisation?
→ Ohne klare Governance entstehen KI-Deployments, die niemand wirklich verantwortet.
Genau hier entscheidet sich, welche Institute die aktuelle Transformation aktiv gestalten und welche sie später nur noch verwalten. Denn KI ist kein weiteres IT-Projekt mit Abschlussdatum, sondern ein langfristiger Umbau der gesamten Organisation. Wer KI ausschließlich als Kostensenkungshebel betrachtet, verpasst das eigentliche Potenzial. Die Institute, die in fünf Jahren vorne stehen, schaffen drei Dinge gleichzeitig: Mensch und Maschine sinnvoll kombinieren, regulatorische Leitplanken als Gestaltungsrahmen sehen und Veränderung nicht mehr als Projekt behandeln, sondern als Arbeitsweise.
René Hofer ist Chief Risk & Chief Compliance Officer und Branch Director Germany bei Holvi, einer der führenden Finanzplattformen für Selbstständige und KMU in Europa. Als Teil der Geschäftsführung verantwortet er die regulatorische Strategie, arbeitet eng mit europäischen Aufsichtsbehörden zusammen und sorgt dafür, dass komplexe Vorgaben in einfache, sichere und gut verständliche Finanzprodukte übersetzt werden.
Seit mehr als zehn Jahren ist René unternehmensübergreifend an der Schnittstelle von Regulierung, Technologie und operativem Aufbau tätig. Vor Holvi brachte er seine Expertise in die Skalierung von N26, einer der größten Neobanken Europas, ein. Mit seiner Kombination aus regulatorischer Expertise und operativer Erfahrung prägt er Holvis Vision einer digitalen, verlässlichen Finanzplattform für Europas Unternehmer:innen entscheidend mit.